這個題目在素材庫中已經放了很久了，久久不敢動筆去寫。每次打好腹稿，列好提綱，卻不知該不該寫。之所以猶豫，原因是知道這個話題未來肯定會火。所以現在寫起來，需要謹慎，免得貽笑後人。
像經濟學家那樣思考，是常常被人提起的。究其原因，是因為經濟學在社會科學領域有一統天下的趨勢，其研究正規化被社會學，心理學，甚至歷史性借鑑，經濟學的思維方式，也可用到日常生活中，從而使得人們想變得想經濟學家那樣思考問題。類似的，資料科學這幾年也是火的不能再火了，過不了幾年，每家公司都會考慮增設cheif ai office，那麼如何像個資料科學家那樣思考，也會成為熱門話題的。
不願意寫這個題目的第二個原因，是在於這個題木下可以寫的思維方式真的很多，如果無法分清楚主次，那麼會變成名詞的羅列。然而「少則得，多則惑」，少年時看倚天**的第一章，寫小郭襄炫技式的展示十種不同的武功，但每一種都沒有精通，只覺得過癮。如今看來，金庸在用暗筆預示著未來峨嵋武功終究不及武當少林。思考方式不過是方**，不追求掌握的多，但追求收發自如。因此我也釋懷了，這裡的總結也不必追求全面了。本文中任何的一種思維方式，雖然只是一招一式，不成體系，但任何一招用好，都可以提公升自己的思維的敏銳性。
所以這篇文章我更希望是乙個拋磚引玉的起點，吸引更多的人來思考該如何讓資料科學的思維方式民主化，希望能開啟相關的討論。
下面開始正文。先放幾張圖，讓各位猜猜每張圖所代表的思維方法，算熱身。
第乙個圖對應的是抽象。相比於組合語言，c算是一種抽象;相比於c，python則更是一種抽象。每一種抽象，都提供了一種更快更易上手的高階工具。掌握抽象思維，意味著你能直接就站在巨人的肩膀上，直接站在前人的基礎上進行自己的創造。學會使用新出現的高階工具，還意味著你能趕上時代進步帶來的紅利，不必思考已經被科技進步的紅利已解決的問題。
抽象的思維方式，意味著你能擺脫細節，整合不同維度和場景的觀察。然而資料思維不等於統計，還需要找出規律，給出解釋。對資料的解讀，需要你具有要提到的第二種思維方式，即取捨。
有明處就有暗處，有得就有失。而資料能讓我們更清楚的看到這些暗處的得失，正是因為這些得失，我們才需要資料，這個不會被我們的情感和主觀好噁影響的參謀來幫我們做決策。然而只有意識到任何資料在解讀時都會包含取捨，我們才能更全面的解讀資料。也只有記住在面臨不同質事物的抉擇時記得需要搬出資料，才能避免只看到明處的當下的得，而沒有看到未來的失。而在需要說服別人去做出取捨時，也需用視覺化的資料來量化損益。
第三幅圖說的是隨機。資料思維不試圖追根究底問出具體的因果，而是承認隨機的力量，然後試圖通過重新類似的現象來**未來。蒙特卡羅就是這樣一種計算方式，而有一類演算法，則是基於隨機數的。隨機性的思維意味著接受不確定性，這方面有很多文章可以參考。例如 隨機生存的智慧型無常世界的生存聖經 (上)無常世界的生存聖經 (下)。
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